實際上pytorch在定義dataloader的時候是需要傳入很多參數的，比如，number_workers， pin_memory, 以及shuffle， dataset等，其中sampler參數算是其一 sampler實際上定義了torch.utils.data.dataloader的數據 ...

DataLoader DataLoader 是 PyTorch 中讀取數據的一個重要接口，該接口定義在 dataloader.py 文件中，該接口的目的： 將自定義的 Dataset 根據 batch size 的大小、是否 shuffle 等封裝成一個 batch size 大小 ...

dataloader本質上是一個可迭代對象，使用iter()訪問，不能使用next()訪問； 使用iter(dataloader)返回的是一個迭代器，然后可以使用next訪問； 也可以使用for inputs,labels in enumerate(dataloader)形式訪問 ...

一般的，默認的collate_fn函數是要求一個batch中的圖片都具有相同size（因為要做stack操作），當一個batch中的圖片大小都不同時，可以使用自定義的collate_fn函數，則一個batch中的圖片不再被stack操作，可以全部存儲在一個list中，當然還有對應的label ...

簡介 在 PyTorch 中，我們的數據集往往會用一個類去表示，在訓練時用 Dataloader 產生一個 batch 的數據 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz ...

DataLoader的作用：通常在訓練時我們會將數據集分成若干小的、隨機的batch，這個操作當然可以手動操作，但是PyTorch里面為我們提供了API讓我們方便地從dataset中獲得batch，DataLoader就是干這事兒的。 先看官方文檔的描述，包括了每個參數的定義： 它的本質是一個 ...

這是一個官網的例子：torch.nn入門。 一般而言，我們會根據自己的數據需求繼承Dataset（from torch.utils.data import Dataset, DataLoader）重寫數據讀取函數。或者利用TensorDataset更加簡潔實現讀取數據。 抑或利用 ...

---恢復內容開始--- MAP是衡量object dectection算法的重要criteria，然而一直沒有仔細閱讀相關代碼，今天就好好看一下： 1. 測試test過程是由FRCN/tools/test_net.py中調用的test_net()完成 #from model.test ...